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受賞

プレス発表

論文

• Koyama, Shihori and Oyama, Norihiro and Mizuno, Hideyuki and Ikeda, Atsushi. Enhanced collective vibrations in granular materials. Soft Matter, 2025,21, 3957-3964. http://dx.doi.org/10.1039/D5SM00141B
• Lingfeng Liao, Yoshiki Ogawa, Chenbo Zhao, Yoshihide Sekimoto, ControlBldg: A variable-controlled generative framework for conditioned modeling of vast 3D urban buildings, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 230, 2025, Pages 581-598, ISSN 0924-2716, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.09.026.
• Chenbo Zhao, Yoshiki Ogawa, Shenglong Chen, Takuya Oki, Yoshihide Sekimoto, Street Space Quality Improvement: Fusion of Subjective Perception in Street View Image Generation, Information Fusion, Volume 125, 2026, 103467, ISSN 1566-2535, https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103467.
• C. Ito, A. Takefusa, H. Nakada and M. Oguchi, “A Study of Effective Compression Methods for IoT Communication,” 2025 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, NV, USA, 2025, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICCE63647.2025.10929811.
• Kozai, M., Tanaka, Y., Abe, S., Minamiyama, Y., Shinbori, A., & Kadokura, A. (2025). AMIDER: A Multidisciplinary Research Database and Its Application to Promote Open Science. Data Science Journal, 24, 7. https://doi.org/10.5334/dsj-2025-007
• Jung, G., Alkemade, R.M., Bapst, V. et al. Roadmap on machine learning glassy dynamics. Nat Rev Phys (2025). https://doi.org/10.1038/s42254-024-00791-4
• Takasuka, D., Satoh, M., Miyakawa, T., Kodama, C., Klocke, D., Stevens, B., Vidale, P. L., and Terai, C. R. (2024) A protocol and analysis of year-long simulations of global storm-resolving models and beyond. Progress in Earth and Planetary Science, 11, 66, https://doi.org/10.1186/s40645-024-00668-1
• 齊藤 智也, 大江 和一, 西井 淳, 岡田 耕一, 爲末 隆弘, 王 躍, 筒井 優子, 丹生 智也, 竹房 あつ子, 複数科目で同時利用可能なWeb型プログラミング演習システムの構築・運用方法の汎用化, 学術情報処理研究, 2024, 28 巻, 1 号, p. 4-15, 公開日 2024/11/20, Online ISSN 2433-7595, Print ISSN 1343-2915, https://doi.org/10.24669/jacn.28.1_4
• 安岡孝一,GPT系言語モデルによる国語研長単位係り受け解析,じんもんこん2024論文集,2024-11-30,2024, 83-90, https://cir.nii.ac.jp/crid/1050302558324267264
• Ohta, R., Tanigawa, Y., Suzuki, Y. et al. A polygenic score method boosted by non-additive models. Nat Commun 15, 4433 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48654-x
• Caremel, Cedric and Kawahara, Yoshihiro and Nakajima, Kohei, “Hysteretic reservoir”, PhysRevApplied.22.064045, https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevApplied.22.064045
• Yoshitaka Matsuzaki, Tetsunori Inoue, Masaya Kubota, Hiroki Matsumoto, Tomoyuki Sato, Hikari Sakamoto, Daisuke Naito, Web application of an integrated simulation for aquatic environment assessment in coastal and estuarine areas, Environmental Modelling & Software, 2024, 106184, ISSN 1364-8152, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2024.106184.
• Yoshiki Ogawa, Takuya Oki, Chenbo Zhao, Yoshihide Sekimoto, Chihiro Shimizu, Evaluating the subjective perceptions of streetscapes using street-view images, Landscape and Urban Planning, Volume 247, 2024, 105073, ISSN 0169-2046, https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105073.
• 地道正行,  阪智香. “探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究 : 非上場企業のデータ可視化と考察” 商学論究 71.1 (2023): 71-122. https://cir.nii.ac.jp/crid/1520298046891488640
• Mingkang Chen, Jingtao Sun, Kento Aida, Atsuko Takefusa, Weather-aware object detection method for maritime surveillance systems, Future Generation Computer Systems, Volume 151, 2024, Pages 111-123, ISSN 0167-739X, https://doi.org/10.1016/j.future.2023.09.030
• Chenbo Zhao, Yoshiki Ogawa, Shenglong Chen, Takuya Oki, Yoshihide Sekimoto, Quantitative land price analysis via computer vision from street view images, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 123, Part A, 2023, 106294, ISSN 0952-1976, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106294
• A. Kumar, T. Islam, J. Ma, T. Kashiyama, Y. Sekimoto and C. Mattmann, “WindSR: Improving Spatial Resolution of Satellite Wind Speed Through Super-Resolution,” in IEEE Access, vol. 11, pp. 69486-69494, 2023, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3292966
• Y. Ogawa, C. Zhao, T. Oki, S. Chen and Y. Sekimoto, “Deep Learning Approach for Classifying the Built Year and Structure of Individual Buildings by Automatically Linking Street View Images and GIS Building Data,” in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 16, pp. 1740-1755, 2023, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2023.3237509
• Zhao C, Ogawa Y, Chen S, Oki T, Sekimoto Y. People Flow Trend Estimation Approach and Quantitative Explanation Based on the Scene Level Deep Learning of Street View Images. Remote Sensing. 2023; 15(5):1362. https://doi.org/10.3390/rs15051362
• 地道正行, and 阪智香. “探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: mdx 環境とローカル環境の協調による非上場企業データの ラングリングと可視化の自動化” 商学論究 70.3 (2023): 123-173. http://hdl.handle.net/10236/00030603
• Nagasaki, M., Sekiya, Y., Asakura, A. et al. Design and implementation of a hybrid cloud system for large-scale human genomic research. Hum Genome Var 10, 6 (2023). https://doi.org/10.1038/s41439-023-00231-2
• Shenglong Chen, Yoshiki Ogawa, Chenbo Zhao, Yoshihide Sekimoto, Large-scale individual building extraction from open-source satellite imagery via super-resolution-based instance segmentation approach, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 195, 2023, Pages 129-152, ISSN 0924-2716, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.11.006

プレプリント

• Kanazawa, Naoki, Yuto Morohoshi, Hitomi Takahashi, Yukio Kawashima, Hiroshi Horii and Kengo Nakajima. https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.05484
• Harada, Yuto, Yusuke Yamauchi, Yusuke Oda, Yohei Oseki, Yusuke Miyao and Yu Takagi. “Massive Supervised Fine-tuning Experiments Reveal How Data, Layer, and Training Factors Shape LLM Alignment Quality.” (2025). https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.14681
• Inaba, T., Inui, K., Miyao, Y., Oseki, Y., Heinzerling, B., & Takagi, Y. (2025). How LLMs Learn: Tracing Internal Representations with Sparse Autoencoders. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.06394
• Aizawa, Akiko, et al. “LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs.” arXiv preprint arXiv:2407.03963 (2024).
• Yanaka, Hitomi, Namgi Han, Ryoma Kumon, Jie Lu, Masashi Takeshita, Ryo Sekizawa, Taisei Kato and Hiromi Arai. “Analyzing Social Biases in Japanese Large Language Models.” (2024). https://api.semanticscholar.org/CorpusID:270226200
• Ishikawa, Takuto, et al. “Sub-photon accuracy noise reduction of single shot coherent diffraction pattern with atomic model trained autoencoder.” arXiv preprint arXiv:2403.11992 (2024). https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.11992
• Gao, F., Jiang, H., Blum, M., Lu, J., Jiang, Y., & Li, I. (2023). Large Language Models on Wikipedia-Style Survey Generation: an Evaluation in NLP Concepts. ArXiv, abs/2308.10410. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.10410
• Li, Z., Yang, B. (2023). NNKGC: Improving Knowledge Graph Completion with Node Neighborhoods. ArXiv, abs/2302.06132. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06132
• Kashiyama, T., Pang, Y., Sekimoto, Y., & Yabe, T. (2022). Pseudo-PFLOW: Development of nationwide synthetic open dataset for people movement based on limited travel survey and open statistical data. ArXiv, abs/2205.00657. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.00657

査読付きプロシーディングス

• Haoran Hong, Zhuoneng Sui, Leo Uesaka, Hiromi Kudo, and Hill Hiroki Kobayashi. 2025. Exploring the Cockatoo’s Engagement with Audiovisual Stimuli: An Inclusive Avian-IoT Interaction Design. In Proceedings of the ACM 12th International Conference on Animal-Computer Interaction (ACI ’25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 12, 1–9. https://doi.org/10.1145/3768539.3768553
• Naoshi Yamane, Michael Ryan Zielewski, Takaki Nakamura, and Takuo Suganuma. 2025. Chimera-VDB: Mixed-Precision Vector Database with HNSW Index for RAG-LLM. In Proceedings of the 16th ACM SIGOPS Asia-Pacific Workshop on Systems (APSys ’25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 61–67. https://doi.org/10.1145/3725783.3764411
• T. Suzuki, Y. Matsumoto, S. -Y. Kim, J. -i. Kani and T. Yoshida, “Automated, Intent-Based, Scalable Software OLT Deployment by Container Orchestration and Generative AI,” 2025 30th OptoElectronics and Communications Conference (OECC) and 2025 International Conference on Photonics in Switching and Computing (PSC), Sapporo, Japan, 2025, pp. 1-4, doi: 10.23919/OECC/PSC62146.2025.11111548.
• Yanaka, Hitomi, Xinqi He, Jie Lu, Namgi Han, Sunjin Oh, Ryoma Kumon, Yuma Matsuoka, Katsuhiko Watabe and Yuko Itatsu. “Intersectional Bias in Japanese Large Language Models from a Contextualized Perspective.” (2025). https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.12327
• M. Hanai et al., “ARIM-mdx Data System: Towards a Nationwide Data Platform for Materials Science,” 2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Washington, DC, USA, 2024, pp. 2326-2333, doi: 10.1109/BigData62323.2024.10825674.
• Ouyang, L., Liu, R., Huang, Y., Furuta, R., Sato, Y. (2025). ActionVOS: Actions as Prompts for Video Object Segmentation. In: Leonardis, A., Ricci, E., Roth, S., Russakovsky, O., Sattler, T., Varol, G. (eds) Computer Vision – ECCV 2024. ECCV 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15068. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-72684-2_13
• Junfeng Jiang, Fei Cheng, and Akiko Aizawa. 2024. Improving Referring Ability for Biomedical Language Models. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024, pages 6444–6457, Miami, Florida, USA. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.375/
• Zhang, M., Huang, Y., Liu, R., Sato, Y. (2025). Masked Video and Body-Worn IMU Autoencoder for Egocentric Action Recognition. In: Leonardis, A., Ricci, E., Roth, S., Russakovsky, O., Sattler, T., Varol, G. (eds) Computer Vision – ECCV 2024. ECCV 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15076. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-72649-1_18
• R. Liu, T. Ohkawa, M. Zhang and Y. Sato, “Single-to-Dual-View Adaptation for Egocentric 3D Hand Pose Estimation,” in 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 2024, pp. 677-686, doi: 10.1109/CVPR52733.2024.00071.
• Masatoshi Hanai, Mitsuaki Kawamura, Ryo Ishikawa, Toyotaro Suzumura, and Kenjiro Taura. 2024. Cloud Data Acquisition from Shared-Use Facilities in A University-Scale Laboratory Information Management System. In Proceedings of the IEEE/ACM 16th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 21, 1–9. https://doi.org/10.1145/3603166.3632147
• K. Yasuoka, “Sequence-Labeling RoBERTa Model for Dependency-Parsing in Classical Chinese and Its Application to Vietnamese and Thai,” 2023 8th International Conference on Business and Industrial Research (ICBIR), Bangkok, Thailand, 2023, pp. 169-173, doi: 10.1109/ICBIR57571.2023.10147628.
• Linxin Song, Yan Cui, Ao Luo, Freddy Lecue and Irene Li; Better Explain Transformers by Illuminating Important Information, EACL 2023, https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.09972
• C. Zhao, Y. Ogawa, S. Chen, Z. Yang and Y. Sekimoto, “Label Freedom: Stable Diffusion for Remote Sensing Image Semantic Segmentation Data Generation,” 2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Sorrento, Italy, 2023, pp. 1022-1030, https://ieeexplore.ieee.org/document/10386381.
• Linxin Song, Jieyu Zhang, Lechao Cheng, Pengyuan Zhou, Tianyi Zhou and Irene Li; NLPBench: Evaluating Large Language Models on Solving NLP Problems, Instruction Workshop @ NeurIPS, 2023,  https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.15630
• Ryuichiro Hataya, Han Bao, Hiromi Arai; Will Large-scale Generative Models Corrupt Future Datasets?; Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2023, pp. 20555-20565. https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Hataya_Will_Large-scale_Generative_Models_Corrupt_Future_Datasets_ICCV_2023_paper.html
• Nobuhiro Ueda, Kazumasa Omura, Takashi Kodama, Hirokazu Kiyomaru, Yugo Murawaki, Daisuke Kawahara, and Sadao Kurohashi. 2023. KWJA: A Unified Japanese Analyzer Based on Foundation Models. In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations), pages 538–548, Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.acl-demo.52
• D. Huo et al., “Small Object Detection for Birds with Swin Transformer,” 2023 18th International Conference on Machine Vision and Applications (MVA), Hamamatsu, Japan, 2023, pp. 1-5, https://doi.org/10.23919/MVA57639.2023.10216093
• Ryo Nakamura and Yohei Kuga. 2023. Multi-threaded scp: Easy and Fast File Transfer over SSH. In Practice and Experience in Advanced Research Computing (PEARC ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 320–323. https://doi.org/10.1145/3569951.3597582
• R. Sasaki, A. Takefusa, H. Nakada and M. Oguchi, “Development and Evaluation of IoT System Consisting of ROS-based Robot, Edge and Cloud,” 2023 IEEE 47th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), Torino, Italy, 2023, pp. 1737-1744, https://doi.org/10.1109/COMPSAC57700.2023.00268
• A. Kumar, T. Kashiyama, H. Maeda, F. Zhang, H. Omata and Y. Sekimoto, “Vehicle re-identification and trajectory reconstruction using multiple moving cameras in the CARLA driving simulator,” 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Osaka, Japan, 2022, pp. 1858-1865, https://doi.org/10.1109/BigData55660.2022.10020814
• 空閑洋平, 中村遼, “遠隔会議システムの計測データを用いた広域ネットワーク品質計測”, インターネットと運用技術シンポジウム論文集（IOTS2022）,2022年12月
• A. Kumar, T. Kashiyama, H. Maeda, H. Omata and Y. Sekimoto, “Citywide reconstruction of traffic flow using the vehicle-mounted moving camera in the CARLA driving simulator,” 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Macau, China, 2022, pp. 2292-2299, https://doi.org/10.1109/ITSC55140.2022.9921927

その他

• 地道正行, 大規模データの前処理・ラングリング・可視化―探索的財務データ解析と再現可能研究―, 日本オペレーションズ・リサーチ学会機関誌 70巻1号, https://orsj.org/?p=7461
• 大島聡史, 伊田明弘, 河合直聡, 横田理央, 山崎市太郎. CUDA Fortran＋MIG＋UVMを用いたBLR行列QR分解の大規模高速化. 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）. 2023-HPC-190(14), 1-8 (2023-07-27) , 2188-8841. http://id.nii.ac.jp/1001/00227016/

学会発表

招待講演

• 華井雅俊（東京大学情報基盤センター）, “計算・データ・学習・推論」融合と次期mdx I システムに向けた取り組み”, PCクラスタワークショップin 柏2025, 2025年6月
• 華井雅俊（東京大学情報基盤センター）, “ARIM-mdxデータシステム:材料研究向け実験・シミュレーションの統合データプラットフォーム”, ARIM次世代ナノスケールマテリアル領域 研究会, 2025年3月
• 華井雅俊（東京大学情報基盤センター）, “ARIM-mdxデータシステム:材料研究向け実験・シミュレーションの統合データプラットフォーム”, 第19回材料系ワークショップ, 2025年2月
• 地道正行，阪智香(関西学院大学), “探索的財務ビッグデータ解析”, データ活用社会創成シンポジウム2024&mdxチュートリアル, 2024年12月
• 地道正行(関西学院大学), “探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究”, 現代経営学研究所第115回ワークショップ, 2024年10月
• 齊藤智也（山口大学）, “全学部を対象としたDS専門教育のためのオンライン演習環境”, 学術情報基盤オープンフォーラム2024, 2024年6月
• 華井雅俊（東京大学情報基盤センター）, “ARIM-mdxデータシステム: 材料実験データの利活用に向けた実験施設のDX化”, 第一回UDAC-SRIS合同勉強会, 2023年12月
• Irene Li ,University of Tokyo, “A Journey from Transformers to Large Language Models: an Educational Perspective”, 2023 the 1st International Conference on AI-generated Content (AIGC2023), 2023年8月

口頭発表

• 齊藤智也（山口大学）, 大江和一（国立情報学研究所）, 西井淳, 岡田耕一, 爲末隆弘, 王躍, 矢吹渓悟（山口大学）, 筒井優子（国立情報学研究所）, 丹生智也（国立遺伝学研究所/国立情報学研究所）, 竹房あつ子（国立情報学研究所/総合研究大学院大学）, “MCJ-CloudHubの動作検証及び一般公開”, 大学ICT推進協議会2024年度年次大会, 2024年12月
• 大江和一（国立情報学研究所）, 齊藤智也（山口大学）, 筒井優子（国立情報学研究所）, 丹生智也（国立遺伝学研究所）, 西井淳, 岡田耕一, 爲末隆弘, 王躍（山口大学）, 竹房あつ子（国立情報学研究所/総合研究大学院大学）, “MCJ-CloudHubにおける計算資源量推定機能、及び進捗状況可視化機能の設計”, 大学ICT推進協議会2024年度年次大会, 2024年12月
• 石原 卓¹、畑中 裕翔²、横川 三津夫²、大島 聡史³ (¹. 岡山大学学術研究院 環境生命自然科学学域、². 神戸大学大学院システム情報学研究科、³. 九州大学情報基盤研究開発センター),”高レイノルズ数乱流のデータ駆動科学プラットフォームの構築”, 第38回数値流体力学シンポジウム, 2024年12月
• 地道正行（関西学院大学 商学部）, 宮本大輔（政策研究大学院大学 政策研究科）, 阪智香（関西学院大学 商学部）, 永田修一（関西学院大学 商学部）,”R による財務ビッグデータの前処理再考”, R研究集会2024, 2024年12月
• 齊藤 智也 (山口大学), 大江 和一 (国立情報学研究所), 西井 淳, 岡田 耕一, 爲末 隆弘, 王 躍, 矢吹 渓悟 (山口大学), 筒井 優子 (国立情報学研究所), 丹生 智也 (国立遺伝学研究所), 竹房 あつ子 (国立情報学研究所), “MCJ-CloudHubの動作検証と計算資源量推定機能及び進捗可視化機能の実装”, 情報処理学会 教育学習支援情報システム（CLE）研究会 第44回研究会, 2024年11月
• 佐々木佑・関谷勇司（東大）, ”プロンプトエンジニアリング手法を用いた敵対的プロンプト検知手法の提案”, 電子情報通信学会 信頼性研究会（R）, 2024年10月
• 井上 勢大，熊田 亜紀子，佐藤 正寛（東大工）, “分子構造を対象とした生成モデルの性能の比較”, 第18回分子科学討論会（京都）, 2024年9月
• 地道正行 (関西学院大学 商学部), 宮本大輔 (政策研究大学院大学 政策研究科), ”探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: Orbis データの前処理とラングリング再考”, 「統計的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会, 2024年8月
• 安岡孝一（京都大学）・安岡素子（京都大学・京都外国語大学）, “ローマ字・カタカナ・キリル文字によるアイヌ語Universal Dependenciesの可能性”, Evidence-based Linguistics Workshop 2023, 2023年9月
• 地道正行，阪智香(関西学院大学), “探索的財務ビッグデータ解析による世界の企業行動の実態”, 統計数理研究所 統計思考院オンラインワークショップ, 2023年8月
• 大江 和一,竹房 あつ子（NII）,丹生 智也（NIG）,合田 憲人（NII）,”クラウド環境構築システムVCPによるmdxでのスケーラブルなHPCクラスタの構築”, 第190回HPC研究発表会(SWoPP2023), 2023年8月
• 安岡孝一・安岡素子(京都大学), “アイヌ語訳『五倫名義解』Universal Dependencies並行コーパスへの挑戦”, 東洋学へのコンピュータ利用　第36回研究セミナー, 2023年7月
• 地道正行，阪智香(関西学院大学)，宮本大輔(東京大学)，永田修一(関西学院大学), “探索的財務ビッグデータ解析と再現可能研究: 非上場企業のデータ可視化”, 日本計算機統計学会 第37回大会, 2023年6月
• 植田暢大 (京大), “日本語DeBERTaモデルの構築”, 言語処理学会第29回年次大会 併設ワークショップ JLR2023, 2023年3月
• 安岡孝一（京都大学人文科学研究所附属東アジア人文情報学研究センター）, “ローマ字・カタカナ・キリル文字併用アイヌ語RoBERTa・DeBERTaモデルの開発”, 第131回　人文科学とコンピュータ研究会発表会, 2023年2月
• 中村 隆喜（東北大学）、亀井 仁志（香川大学）, “大規模データセット向け非インメモリ型データ分析基盤の検討”, 情報処理学会　2023年2月研究会（第158回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会）, 2023年2月
• 植田暢大（京都大学），大村和正（京都大学），児玉貴志（京都大学），清丸寛一（京都大学），村脇有吾（京都大学），河原大輔（早稲田大学），黒橋禎夫（京都大学）, “KWJA：汎用言語モデルに基づく日本語解析器”, 第253回 自然言語処理研究発表会, 2022年9月
• 横山重俊(国立情報学研究所), “実験数学を教育から研究までやってみる”, RIMS 共同研究(公開型)「数学ソフトウェアとその効果的教育利用に関する研究」, 2022年8月
• 宮本大輔, “データプラットフォーム mdx による財務ビッグデータ解析環境の構築”, 統計数理研究所統計思考院オンラインワークショップ, 2022年8月
• 杉木章義, “データ利活用に向けた 高性能Kubernetes環境構築の検討”, 第185回HPC研究発表会(SWoPP2022), 2022年7月
• 大江和一, 竹房あつ子, 丹生智也, 塙敏博, 工藤知宏, 合田憲人,”クラウド環境構築システムVCPのmdxへの適用とOSS化に向けた試作”, 第156回OS研究発表会(SWoPP2022), 2022年7月
• 安岡孝一（京都大学）, “青空文庫DeBERTaモデルによる国語研長単位係り受け解析”, 東洋学へのコンピュータ利用　第35回研究セミナー, 2022年7月
• 安岡孝一（京都大学）, “Transformersと国語研長単位による日本語係り受け解析モデルの製作”, 第128回　人文科学とコンピュータ研究会発表会, 2022年2月

ポスター発表

• 坂倉耕太（大阪大学D3センター）, 有馬和美（東京大学情報基盤センター）,”データ活用社会創成プラットフォーム「mdx」2025年度現状報告” 大学ICT推進協議会2025年度年次大会, 2025年12月
• Masatoshi Hanai, “A Cloud-Enhanced Innovative Supercomputer System​ for the Integration of Simulation/Data/Learning/Inferencing”, ISC 2025, 2025年6月
• 井上 勢大, 熊田 亜紀子, 佐藤 正寛（東大）, “分子グラフの部分構造分解と生成モデルを組み合わせた分子探索手法の開発”, 第47回ケモインフォマティクス討論会, 2024年12月
• 佐々木 駿介, 熊田 亜紀子, 佐藤 正寛（東大工）, “QMex記述子とAIファインマンを用いた物性予測”,  第47回ケモインフォマティクス討論会, 2024年12月
• Zhenbo Wang, Akihito Taya, Takaaki Kato, Kaoru Sezaki, and Yuuki Nishiyama, “Toward Detecting Student-Athletes’ Condition Using Passive Mobile and Wearable Sensing”, UbiComp/ISWC 2024, 2024年10月
• 阿達藍留（東京大学）, 菊間晴子（東京大学）, 阿部賢一（東京大学）, 大向一輝（東京大学）, “グラフ構造を有する資料群を対象とした静的デジタルアーカイブの構築―「大江健三郎文庫自筆原稿デジタルアーカイブ」を事例として”, 第135回　人文科学とコンピュータ研究発表会, 2024年5月
• 杉本海人 (東大/NII), 壹岐太一 (総研大/NII), 知田悠生 (東大/NII), 金沢輝一 (NII), 相澤彰子 (東大/NII), “JMedRoBERTa: 日本語の医学論文にもとづいた事前学習済み言語モデルの構築と評価”, 言語処理学会 第29回年次大会 (NLP2023), 2023年3月